| Project/Area Number |
23K06730
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 50020:Tumor diagnostics and therapeutics-related
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| Research Institution | Japanese Foundation for Cancer Research |
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Principal Investigator |
金安 智子 公益財団法人がん研究会, ゲノムセンター, その他 (20775944)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 誠一 公益財団法人がん研究会, がんプレシジョン医療研究センター 次世代がん研究シーズ育成プロジェクト, プロジェクトリーダー (10334814)
植木 有紗 公益財団法人がん研究会, 有明病院 臨床遺伝医療部, 部長 (60445319)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 遺伝性腫瘍症候群 / 病原性分類 / ゲノム診断 |
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| Outline of Research at the Start |
全ゲノム情報の医療への実装を目指し、全ゲノムシーケンス（WGS）解析が国内外で推進されている。本研究は、その過程で多数検出される非コード領域の生殖細胞系列バリアントについて、遺伝性腫瘍症候群の診断のための病原性分類を行うためのアルゴリズムを開発し、客観的並びに正確なゲノム診断を行う基盤を構築することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
全ゲノム情報の医療への実装を目指し、全ゲノムシーケンス（WGS）解析が国内外で推進されている。本研究は、その過程で多数検出される非コード領域の生殖細胞系列バリアントについて、遺伝性腫瘍症候群の診断のための病原性分類を行うためのアルゴリズムを開発し、客観的並びに正確なゲノム診断を行う基盤を構築することを目的とする。
がんの診療において WGS解析が導入されようとしているが、その結果、遺伝性腫瘍症候群の原因遺伝子の非コード領域に、大量の生殖細胞系列バリアントが検出されるようになっている。これらのバリアントの正確な病原性分類は困難であり、現状では病原性分類の対象領域から外されている。非コード領域のバリアントの病原性分類については希少疾患の診断用にGenomics England ガイドラインが提案されている（Ellingford 2022）ものの、遺伝性腫瘍症候群の遺伝子診断を行うためのアルゴリズムは現時点で存在していない。本研究では Genomics England ガイドラインに準拠したアルゴリズムを開発し、パイプラインとして実装することをゴールとしてる。
本年度はアルゴリズム開発の基盤となる、1. 対象遺伝子の選定、2. 対象トランスクリプトの選択、3. 対象領域の選定、4. 病原性コードの定義付け、5. データベース・解析ツールの導入を進めた。また、検出したバリアントに対して、病原性コードの付与付与などの一連の作業が自動的に行えるようパイプラインとしての整備を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は以下の点で進捗があった。
アルゴリズム開発の基盤となる、1. 対象遺伝子の選定、2. 対象トランスクリプトの選択、3. 対象領域の選定、4. 病原性コードの定義付け、5. データベース・解析ツールの導入を進めた。また、検出したバリアントに対して、病原性コードの付与付与などの一連の作業が自動的に行えるようパイプラインとしての整備を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
実際に検出したバリアントに対して、アルゴリズムを適用し病原性コードの割り当てを行う。割り当てられた病原性コードから病原性分類を行う。遺伝子座特異的データベースに当該バリアントが登録されている場合には、病原性分類が合致しているかどうか確認を行う。遺伝診療、バイオインフォマティクス、ゲノム医学、ゲノム診療の専門家で構成するエキスパートパネルで病原性分類の妥当性を議論し、妥当な分類であると考えられたバリアントについては最終的な分類結果とする。一連の分類作業が自動的に行えるようパイプラインとして整備する。
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